一：BN层李宏毅视频讲解BN（Batch Normalization）层的作用（1）加速收敛（2）控制过拟合，可以少用或不用Dropout和正则（3）降低网络对初始化权重不敏感（4）允许使用较大的学习率
1. What is BN?顾名思义，batch normalization嘛，就是“批规范化”咯。Google在ICML文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相
# PyTorch CNN 中实现 Batch Normalization 的步骤指南
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种强大的模型，而 Batch Normalization（BN）是提高网络训练效率的一个重要技术。在本文中，我们将逐步教会你如何在 PyTorch 中实现 CNN，并在其中包含 BN 层。我们将分步进行，并在每一步详细说明需要的代码及其含义。
## 流程概览
以下是
文章目录卷积层过滤器的重要性卷积层池化层增加深度Pytorch实现PyTorch 中的卷积层PyTorch 中的池化层 卷积层过滤器的重要性当你深入学习这门课程时，将发现刚刚学习的不同类型的过滤器非常重要，尤其是当你学习卷积神经网络 (CNN) 时。CNN 是一种深度学习模型，可以学习完成图像分类和对象识别等任务。它们可以使用卷积层跟踪空间信息并学习提取特征，例如对象边缘。下面是一个简单的 CN
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2023-09-30 21:00:26
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如果你想先跑起来一个神经网络代码,那么请你先移步我的上一篇博客,是关于如何手动构建softmax神经网络的,那篇博客的代码是可以直接跑起来的.在构建整个神经网络的过程中我们不可避免地会碰到很多语言概念理解使用上的问题,ai工具碰上这类问题基本就寄了,所以我们将会从以下几个方面来补充说明,如何更加随心所欲地构建代码.ps:一点题外话我在前两个月因为一些感情和社交问题,学习基本处在停摆的一个状态,所以
一、自定义ResNet神经网络-Pytorch【cifar10图片分类数据集】import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torch import nn, optim
from torch.n
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2023-10-08 18:12:49
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CNN介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一类特殊的神经网络。同全连接神经网络等不同的是，卷积神经网络直接对二维数据乃至三维等高维数据进行处理，并且具有更高的计算精度和速度。 CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，得到下一次的输入。随着网络层的增加卷积核会逐渐扩大感受野，并缩减图像的尺寸。 尤其是在计算机视觉领域，CN
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2024-10-15 09:39:21
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目录1.引言2.基本结构2.1 输入层2.2 卷积层2.3 激励层2.4 池化层2.5 全连接层3. 数字识别 3.1 搭建部分这里主要讲讲神经网络的搭建部分。3.2 效果3.3 全部代码 1.引言之前几篇文章简单介绍了一下神经网络的基础知识和简单应用，现在我们来学习一个十分有用的神经网络：卷积神经网络(CNN)。2.基本结构CNN可以简单分为五个部分，每一部分有不同的用处。2
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2024-06-17 06:34:38
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写在前面之前偶然在一本书中了解到19世纪末在美国很流行的一种成人教育叫“肖托夸”运动。人们通过这种运动，交流思想，分享知识。随着电视、电影、广播的兴起，这种运动没落了。随着互联网的兴起，它演变成了很多其他的形式。比如通过线上的社群...很感谢愿意参与我们技术交流的伙伴们，希望能够有更多的交流和思想碰撞。图卷积神经网络和图信号处理的联系在哪里？拉普拉斯矩阵的特征向量就是基函数，这相当于把网络的结构信
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2024-07-27 12:12:01
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文章目录1.Bn层详解2.卷积神经网络相关激活函数过拟合 1.Bn层详解 1)BN层在网络中的作用 BN层是一种批规范化操作，公式为减均值除标准差，然后乘γ加β。将输入分布归一化到0，1分布，使得激活函数更好的作用，因此解决了梯度消失的问题。同时由于数据被归一化，使得网络可以有更好的收敛速度。但是似乎没有证据表明它可以解决高层的网络输入分布变化剧烈的问题（Internal Covariate S
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2024-08-11 10:06:41
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鱼书记录6：1. Batch Normalization 的算法好处可以使学习快速进行（可以增大学习率）。不那么依赖初始值（对于初始值不用那么神经质）。抑制过拟合（降低Dropout等的必要性）。综上，通过使用Batch Norm，可以推动学习的进行。并且，对权重初始值变得健壮（“对初始值健壮”表示不那么依赖初始值）。 参考龙书:。BN 层的提出，使得网络的超参数的设定更加自由，比如更大的学习率、
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2024-06-07 16:39:24
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个人觉得应该先写卷积操作的常见技术和公式操作，才能对卷积输入维度（结果），输出维度（结果）有更直观的了解吧。简单介绍一下卷积的常用trick：PaddingStriding下方是输入输出公式（本人开始也很困惑，找到对应公式后，就十分明朗了）：n:原始输入的维度 | f:卷积核的大小 | p：padding的大小| s:stride的大小no padding: n - f + 1padding: n
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2023-10-24 00:10:22
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1.11 为什么使用卷积？ Why convolutions?我们来分析一下卷积在NN中如此受欢迎的原因，然后对如何整合这些卷积，如何通过一个标注过的训练集训练CNN做个简单概括。和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接，举例说明一下。如上图，有一张32×32×3维度的图片，这是上节课的示例。 假设用了6个大小为5×5的过滤器，输出维度为28×28×6。32×32×3=307
p(t) = 36t 4 + 36t 3 + 24t 2 + 6t + 1, r(t) = 36t 4 + 36t 3 + 18t 2 + 6t + 1, tr(t) = 6t 2 + 1, func main() { p := 6 * 66410 + 1 r := 6 * 66310 + 1 d ...
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2021-08-25 14:54:00
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BN BN中有一些比较值得注意的地方： train/test不一致的好处与坏处 推理中的坑：移动平均。 训练中的坑：batch的大小与分布。 微调中的坑：参数化，数据分布等。 实现中的坑：一个多功能的BN的实现。 GN，precise-BN等等改进。 BN在训练和测试的时候，行为是不一致的。 在训练 ...
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2021-08-04 13:10:00
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ggggggggnhgfnjjjjjjjjjjgjjg
原创
2008-06-15 16:20:14
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PyTorch code变动趋势是把TH开头这些模块逐渐往ATen native里面挪，native大概意思是pytorch重新写的部分，TH这些从lua torch继承来的称为legacy。大概从v0.3之后就是这个趋势，已经很长时间了。还有一个趋势就是python的code往c++中挪，比如cpu上面rnn的逻辑最开始都是.py的，现在都进c++了。 如果关注performance optim
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2023-10-26 21:29:36
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全连接层（FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际应用中，全连接层存在以下两种情况： 1.全连接层之前是卷积层，也就是说全连接层的输入是最后一层卷积层（如果是标准CNN结构）是H x W x C的输出，全连接层实现的过程可以理解为使用卷积核大小为
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2023-11-14 07:20:21
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傅里叶分析的主要思想就是将一段信号分解为不同频率正/余弦函数的叠加，不同频率正/余弦函数会有各自的系数和相位。通过傅里叶分析我们就能知道一段信号的频率组成。1 傅里叶系数傅里叶级数用公式如下： a0、a1、a2、a3…b1、b2、b3…叫做傅里叶系数。cosnx 或 sinnx 中的 n 对应着频率，决定 sin、cos 大小的系数是 an、bn。2 傅里叶变换步骤1 求傅里叶系数从原波形 F(x
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2024-04-05 13:02:48
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从零复现PyTorch版（与行人车辆检测实战）（3）Yolov4网络结构和代码构建（2）1. YOLO HEAD头部Decode和Encode Decode和Encode说的其实是在做目标检测时的矩形框，要描述矩形框就得知道它的中心点坐标和宽高即可记为： （bx,by,bw,bh），我们再做模型训练和推断时不会直接用模型输出bx,by,bw,bh，为了使得模型训练时更容易收敛，做了一次模型的输出其
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2024-02-21 15:26:01
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